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格雷格·奥布莱在《一个阿尔茨海默病人的回忆录》中提到“我的脑海中有一块橡皮擦。失去记忆，等于失去心灵吗？”罹患阿尔茨海默症，并不会夺走患者的心灵，但却会使患者认知逐渐退化、记忆出现障碍、人格和行为产生变化，最终处于失语、失认的“异星球”之上。心灵未死，但与之相伴的却只剩孤独。
根据国际阿尔茨海默病协会发布的报告显示，年全球阿尔茨海默症患者总数约为万人。年和年阿尔茨海默症患病人数预计将分别增至万和1.亿。其中，中国患病人数位居首位，记录在案阿尔茨海默症患者约为万人。与此同时，中国轻度患者就诊率却仅14%，重度痴呆患者就诊率仅34%。中国阿尔茨海默患者中，49%的病例被误认为是自然老化现象，仅21%的患者得到规范诊断，19.6%的患者接受药物治疗，
针对阿尔茨海默症潜伏期长且病程缓慢的特点，上海特霍芬团队提出了三个维度的防治方案——筛查、预防、治疗，并以此为基础研发了相关数字药，对阿尔茨海默症进行早期干预，延缓发病进程。
特霍芬AI智能筛查系统
上海特霍芬(Thoven)智能科技有限公司成立于年，是一家专注于改善大脑健康的专业数字药研发企业。上海特霍芬已按万市值完成了种子轮融资，目前正计划展开新一轮融资。
打破纸质化量表筛查藩篱，一种全新的数字化治疗方式
由于人的大脑机制复杂程度极高，阿尔茨海默症的致病的机理目前仍未明确，所以化学药物的研发进展缓慢，已有的化学药物治疗效果极其有限。
年，美国发表报告“NEWAlzheimer’sAssociationReportRevealsSharpIncreasesinAlzheimer’sPevalence,DeathsandCostofCare”显示，在早期轻度认知障碍阶段对阿尔茨海默症进行诊断，并进行有效的认知锻炼能够延缓发病进程并节省开支，承认了早期对阿尔茨海默症进行干预的重要性。
找到了有效的预防方式，是否就意味着阿尔茨海默症治疗难题已被解决？答案是否定的。传统医学量表的筛查方式，存在效率低、精度低、缺乏横纵向对比等问题。具体而言，基于传统医学量表的筛查方式难以实现短时内对疾病的大基数筛查，效率较低。以人工为主导的形式，容易因个人经验判断、时间测算误差等导致筛查结果精度低。同时，纸质化的量表筛查在对患者数据的收集上存在难点。我国目前医疗数据孤岛现象严重，信息尚未有效打通，对患者数据进行深度横纵向对比是一大难题。
在特霍芬团队对中国大部分地区进行调查的过程中发现，目前阿尔茨海默症还存在很大的漏诊率。特霍芬创始人杜毅杰及彭剑虹认为，漏诊率高主要是由于公众对于阿尔茨海默症认知程度低且患病早期症状不明显所致。
针对以上的问题，特霍芬将人工智能、大数据分析、体征采集及识别系统相结合，与脑科学专家、医学专家共同研发出一款从记忆力、注意力、计算能力、定向功能等多维出发，以游戏为基础的AI筛查数字药系统。通过人工智能及大数据分析，建立动态化量表，提升阿尔茨海默症筛查效率，以及数据和结果分析的精准度。利用定位系统，为阿尔茨海默症科学研究提供“地理位置”新维度。通过开放的外设接口引入多重维度的体征数据，打破了原有封闭的筛查系统。同时，该系统还能通过AI系统的深度自我学习，实现疾病智能诊断。
由于AI筛查系统的互联网分享和传播属性，有效扩大了阿尔茨海默AI自主筛查系统获取用户筛查的数据范围，从而实现对上亿人筛查数据的快速采集成为可能，为进一步研究中老年人社会心理与认知干预技术、预防常见心理疾病，在提供数理性科学依据的同时，解决数据联通问题。
特霍芬数据分析系统示意图基于视频游戏的筛查治疗模式是否真正能实现对脑部疾病的防治？也许大家对此都会打上问号。事实上，在南弗罗里达大学一项持续10年的对名研究对象跟踪分析研究“ACTIVE”中发现，科学的认知游戏（认知速度训练、记忆力训练和理解力训练）可以显著降低个体认知衰退或痴呆的风险高达50%。
基于脑科学的认知游戏将声音、图像、身体活动、沉浸式场景通过AI自适应算法作用与脑神经反馈环路，通过特定的刺激引起大脑强烈的生物化学反应，使得大脑前额叶、海马体等特定区域神经元的树突和轴突生长，并与其他神经元连接构成新的神经网络。
今年6月FDA首次批准了用于治疗儿童注意缺陷多动障碍(ADHD)的视频游戏数字药EndeavorRx，成为助推数字药领域发展的里程碑事件。截至年2月，全球数字健康领域披露融资总金额已约10.81亿美元。
特霍芬预计今年年底将对第一款AI筛查系统产品进行临床测试，同时通过互联网
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